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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量:87
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作者 王爱平 朱彬 +2 位作者 银燕 金莲姬 张磊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期852-861,共10页
利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分... 利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5-1μm)数浓度约占0.5-20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6-8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2-5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大. 展开更多
关键词 黄山 积聚模态 潜在贡献因子分析(pscf) 重轨迹分析(CWT) 潜在
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黄河上游段吸收性气溶胶指数(AAI)时空演化特征及潜在源区分析 被引量:2
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作者 王思远 刘旻霞 +2 位作者 米佳乐 李乐 肖仕锐 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期315-327,共13页
为揭示黄河流域上游段吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)的时空演化特征、主要影响因子及污染严重的包头市污染物潜在来源.本文利用OMI OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了2005—2020年黄河流域上游段的AAI时空分布,利用熵权TO... 为揭示黄河流域上游段吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)的时空演化特征、主要影响因子及污染严重的包头市污染物潜在来源.本文利用OMI OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了2005—2020年黄河流域上游段的AAI时空分布,利用熵权TOPSIS法分析主要影响因子,同时借助后向轨迹模型(HYSPLIT)对污染严重城市的污染物进行聚类分析,追踪其潜在来源.结果显示:(1)从时间上看,2005—2009年黄河流域上游段AAI呈下降趋势,2009年AAI降到最小值;2009—2016年AAI波动上升,2016年达到最大值,随后由于国家颁布了一系列保护环境的政策使AAI下降.从空间上看,AAI在黄河上游流域的北部即内蒙古的包头、鄂尔多斯偏高,而在流域的南部大概在四川省内较低.(2)小波分析发现,季节变化方面,黄河上游AAI正负位相交替出现,月均值季节变化明显,且呈现冬>春>秋>夏的特征.夏季雨水的冲刷和扩散条件使得AAI全境低值;冬季污染物排放增加,局部为高压控制区,污染物难以扩散,AAI大范围出现高值.(3)熵权TOPSIS法表明,黄河上游流域环境污染较为严重的城市为包头市,因此,本文以包头市作为重污染典型城市,借助后向轨迹法分析其污染物的潜在来源,结果表明,包头市2019年冬季气流轨迹为5类,其中,西北方向为主要传输方向.(4)包头市污染源主要为沙漠源和工业源;吸收性气溶胶以沙尘气溶胶和污染性沙尘气溶胶为主,碳质气溶胶为辅. 展开更多
关键词 吸收性气溶胶指数(AAI) 黄河流域 熵权TOPSIS 潜在贡献因子分析(pscf)
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关中平原春节前后碳质气溶胶分布特征及来源解析
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作者 周变红 李春燕 +3 位作者 曹磊 陈浩 李毅辉 高飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3881-3892,共12页
以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布... 以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布上,ρ(OC)表现为:春节后[(18.6±11.0)μg·m^(-3)]>春节期间[(16.2±15.1)μg·m^(-3)]>春节前[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:春节后[(2.2±1.2)μg·m^(-3)]>春节期间[(1.7±1.5)μg·m^(-3)]>春节前[(1.4±1.1)μg·m^(-3)],OC和EC污染在春节后最严重;在空间分布上,ρ(OC)表现为:咸阳[(21.4±17.3)μg·m^(-3)]>宝鸡[(15.8±12.8)μg·m^(-3)]>西安[(13.6±11.3)μg·m^(-3)]>渭南[(11.6±9.1)μg·m^(-3)]>铜川[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:咸阳[(2.1±1.4)μg·m^(-3)]>渭南[(1.8±1.4)μg·m^(-3)]>西安[(1.8±1.2)μg·m^(-3)]>铜川[(1.6±1.4)μg·m^(-3)]>宝鸡[(1.2±0.9)μg·m^(-3)],总体上咸阳的PM_(2.5)和碳质气溶胶污染最严重,铜川污染最轻.IDW结果显示:OC和EC浓度的高值中心[ρ(OC)>27.3μg·m^(-3),ρ(EC)>2.9μg·m^(-3)]在平原中部,低值中心[ρ(OC)<7.0μg·m^(-3),ρ(EC)<1.0μg·m^(-3)]在平原北部,OC分布西高东低,EC分布东高西低.SOC在OC中的占比为:春节后(51.7%)>春节期间(41.1%)>春节前(36.8%).各城市SOC/OC大小和各城市SOC在关中平原的贡献率大小表明,铜川、宝鸡和咸阳受有机碳二次转化影响较大.春节前、春节期间和春节后OC与EC的相关系数(r=0.85、r=0.98和r=0.94)表明二者具有高度的同源性.碳质气溶胶在春节前和春节期间与湿度和风速有一定相关性,春节后与各气象因子呈弱相关;碳质气溶胶总体上与CO和NO2有较强的相关性且在春节后相关性最强,与SO2的相关性在春节期间最强.5个城市碳质气溶胶潜在源区主要集中在本地和周边的甘肃南部、陕北以及陕南地区,春节前还受到来自西北方向长距离输送的影响. 展开更多
关键词 有机碳(OC) 元素碳(EC) PM_(2.5) SOC估算 潜在贡献因子分析(pscf)
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亚洲大陆流出羽中气溶胶磷的来源解析
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作者 谷涵 石金辉 +1 位作者 高会旺 姚小红 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期4501-4508,共8页
利用西风盛行时在青岛采集的总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中总P(TP)和溶解态P(DP)浓度与气团后向轨迹的关系,采用正定矩阵因子分析(PMF)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法解析TP和DP的来源及其潜在贡献区域.结果表明:青岛气溶胶中TP主要... 利用西风盛行时在青岛采集的总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中总P(TP)和溶解态P(DP)浓度与气团后向轨迹的关系,采用正定矩阵因子分析(PMF)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法解析TP和DP的来源及其潜在贡献区域.结果表明:青岛气溶胶中TP主要来自地壳源的贡献(45%);其次是机动车排放源(22%)、燃烧源(21%)和工业源(12%);海盐源的贡献最小(<1%).但DP主要来自人为源的贡献,其中机动车排放源的贡献为35%,燃烧源和/或二次源为28%、工业源为25%;地壳源和海盐源等自然源的贡献分别为9%和1%.相同来源的TP和DP其潜在贡献区域相似,但DP的贡献区域范围更广.地壳源P(TP和DP)的贡献区域集中在沙尘从源地向我国近海传输的路径上,海盐源P的贡献区域位于黄、渤海,工业源P的贡献区域主要为河南、山东以及蒙古国南部等地区,燃烧源/二次源P的主要贡献区域为山东南部和江苏北部区域,机动车排放源P的贡献区域则主要为北京、天津、山东、江苏等区域. 展开更多
关键词 磷(P) 气溶胶 解析 正定矩阵因子分析(PMF) 潜在贡献因子分析(pscf)
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不同污染等级下阳泉市PM_(2.5)传输特征和潜在源区分析
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作者 马星芬 王雁 +1 位作者 闫世明 冯飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3858-3869,共12页
利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研... 利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研究.结果表明:(1)阳泉市PM_(2.5)污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_(2.5)浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_(2.5)分布特征与本地特殊地形密切相关.(2)小风天气下不同污染等级PM_(2.5)污染次数最多、PM_(2.5)浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_(2.5)污染次数和PM_(2.5)浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主.(3)中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型(22%)、高压前部(底部)型(54%)、高压后部型(14%)和均压场型(10%),高压前部(底部)型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型(78%)和西北气流型(22%),平直西风气流型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要高空形势.(4)MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_(2.5)不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_(2.5)主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_(2.5)浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_(2.5)主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部. 展开更多
关键词 不同污染等级 PM_(2.5) 多站潜在贡献因子分析(MS-pscf) 轨迹密度分析(TDA) 天气形势特征
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